Che cos'è la Data Monetization? Strategie per creare valore dai dati

Che cos'è la Data Monetization?

La data monetization è il processo di utilizzo dei dati posseduti dall'azienda per creare un beneficio economico misurabile. Consente alle aziende di aumentare la portata e la flessibilità per ottenere il massimo dai propri dati. 

A seconda della strategia di data monetization adottata, possiamo distinguere tra monetizzazione diretta e indiretta dei dati. La prima implica la vendita di dati o di prodotti basati sui dati a soggetti esterni. Al contrario, la monetizzazione indiretta o interna consiste nell'uso dei dati per migliorare le performance aziendali.

La data monetization può portare importanti benefici per le aziende, tra cui:

• Generazione di ricavi. Sia vendendo dati a terze parti sia costruendo prodotti basati sui dati, come gli LLM, la tua azienda può monetizzare i dati per creare nuove fonti di reddito.
• Efficienza operativa. I dati possono essere usati internamente per ottimizzare le operazioni quotidiane della tua azienda. Individuando colli di bottiglia che fanno perdere tempo e processi inefficaci, e identificando modalità per snellire le operazioni, la data monetization può aiutarti a ridurre i costi e aumentare le performance.
• Esperienze cliente migliorate. Inserendo l'analisi dei dati in ogni aspetto del tuo business, puoi comprendere meglio il comportamento dei clienti per offrire un prodotto o servizio migliore e migliorare l'esperienza utente.

Strategie di Data Monetization

Ci sono molti modi in cui le aziende possono monetizzare i propri dati. A seconda della strategia adottata, possiamo distinguere tra monetizzazione diretta e indiretta dei dati.

Monetizzazione diretta o esterna 

Comporta la vendita o la concessione in licenza di dati a soggetti esterni, così come di prodotti e servizi derivati dai dati. Nelle aziende Data as a Service (DaaS), i dati possono essere venduti in formato grezzo o aggregato, a seguito di un processo di analisi. 

Ad esempio, un'azienda che raccoglie e analizza le tendenze di mercato potrebbe vendere dati ad altre imprese per finalità di ricerca di mercato. Nei casi più complessi, le aziende potrebbero vendere dati incorporati in piattaforme abilitate all'analisi.

Monetizzazione indiretta o interna

È un concetto più ampio che implica l'uso dei dati per supportare il decision-making operativo e ottenere miglioramenti misurabili nelle performance aziendali. Le possibilità sono infinite: dalla riduzione dei costi operativi e la razionalizzazione dei processi, a una migliore comprensione del comportamento dei clienti e alla creazione di nuove partnership.

Tuttavia, la maggior parte delle aziende con una strategia di data monetization consolidata finisce per adottare un approccio ibrido, un mix di metodi che combina miglioramenti interni con vendite esterne. In altre parole, la monetizzazione interna dei dati viene spesso usata per migliorare la monetizzazione esterna. 

Esempi di Data Monetization

Vediamo come funziona la data monetization nella pratica con alcuni casi di studio esemplificativi. 

X (precedentemente Twitter)

X è un'azienda di social media fondata nel 2006. La piattaforma è onnipresente tramite i suoi post—precedentemente chiamati tweet—su Internet e su tutti i mezzi di comunicazione. A fine 2022 è stata acquisita da Elon Musk. Subito dopo il suo ingresso, Musk ha introdotto una serie di riforme e cambiamenti di management, sollevando preoccupazioni sulla capacità finanziaria dell'azienda di mantenere la piattaforma.

Una delle mosse più drastiche per trovare nuovi flussi di ricavo è stata limitare l'accesso gratuito alle API di Twitter. Le API consentono a utenti e sviluppatori di trasferire dati di Twitter come i tweet degli utenti, i profili, i like e il conteggio dei retweet. 

Con quella mossa, Musk ha deciso di sfruttare il potenziale del dataset di Twitter –probabilmente uno dei più potenti e completi al mondo– con un'ovvia strategia di monetizzazione diretta dei dati. 

In base alle nuove regole, le API prevedono quattro livelli di accesso con diversi privilegi e prezzi. 

Livelli di accesso alle API di X. Fonte: X

Sebbene i nuovi cambiamenti rappresentino un tentativo comprensibile di aumentare i margini sulla community di sviluppatori della piattaforma, questa è solo una parte del quadro. L'impatto sul numero di sviluppatori e di applicazioni basate su X va valutato parallelamente al potenziale incremento dei ricavi. Molte aziende e sviluppatori si affidavano all'accesso gratuito alle API di X per costruire ogni tipo di applicazione. Con le nuove regole, molti sviluppatori, soprattutto i più piccoli, non potranno permettersi i nuovi prezzi. 

ChatGPT

L'AI generativa offre nuove e significative opportunità di monetizzare i dati. Potenti large language model (LLM) addestrati con un vasto corpus di dati possono supportare un'ampia gamma di casi d'uso ad alto valore in ogni tipo di flusso di lavoro e settore. 

Prendiamo ChatGPt di OpenAI, probabilmente l'esempio più rappresentativo del potenziale dell'AI generativa. Come afferma Vin Vashishta, fondatore e Chief Revenue Officer di V Squared, nel nostro podcast DataFramed:

I modelli basati su dati di alto valore possono essere monetizzati molte volte. A fare la differenza non è il modello, non è il codice (soprattutto ora che gli LLM open source sono ovunque), ma il dato.

Purtroppo, guadagnare con l'AI generativa non è facile. Raccogliere dati di alto valore in grandi quantità (almeno, a sufficienza per competere con i modelli più accurati) è difficile e costoso. Servono tempo, talento e una tecnologia robusta per raccogliere, archiviare ed elaborare i dati prima di alimentarvi il modello. Inoltre, sviluppare, addestrare e operare strumenti di AI generativa richiede risorse considerevoli. 

In questo contesto, non sorprende che il mercato dell'AI generativa sia altamente concentrato in un gruppo di Big Tech che dispongono del know-how e delle risorse necessarie. 

Specsavers

Specsavers, un fornitore leader di servizi di optometria, audiologia e altre prestazioni sanitarie, affrontava criticità nei processi di data analytics. Un forte affidamento su lavoro manuale in Excel e significativi gap di competenze in Power BI e Databricks ostacolavano l'efficienza dei dipendenti e impedivano di sfruttare appieno il decision-making data-driven su larga scala.

Specsavers ha collaborato con DataCamp for Business per avviare il suo programma di upskilling sui dati, così da poter sfruttare la potenza dei dati attraverso una strategia di monetizzazione interna. 

 Gli obiettivi del programma includevano:

• Colmare i gap di competenze su Power BI e Databricks per automatizzare il lavoro in Excel e alleggerire i team di analytics centrali.
• Aumentare la data literacy tra la leadership e i dipendenti al di fuori dei team dati per promuovere decisioni basate sui dati.
• Favorire la mobilità interna e offrire opportunità ai dipendenti di intraprendere carriere nella data science.

Con 115 dipendenti upskilled, Specsavers ha registrato fino a 4 ore di tempo risparmiato per dipendente ogni settimana, con conseguente miglioramento delle performance e riduzione dei costi. Consulta il case study completo per saperne di più sulla partnership Specsavers-DataCamp.  

La storia di Specsavers evidenzia uno degli elementi più importanti per garantire una strategia di data monetization di successo. Avere un team data-literate nella tua organizzazione è fondamentale per monetizzare i dati. 

Come sottolinea Tiffany Perkins-Munn, Head of Data and Analytics per l'innovativa organizzazione CDAO di J.P. Morgan Chase, nel podcast DataFramed:

Sfide e soluzioni della Data Monetization

Nonostante l'enorme potenziale, molte aziende non riescono a sfruttare la potenza dei dati per creare valore per i clienti, aumentare i ricavi e supportare i processi decisionali.

Tiffany Perkins-Munn evidenzia alcune delle sfide più comuni che le aziende si trovano ad affrontare:

Un'altra sfida importante da considerare è la privacy dei dati. La data monetization significa rendere i dati più accessibili, internamente o esternamente. Bilanciare accessibilità, privacy e sicurezza può essere una sfida significativa. Nell'era di rigorose normative sulla protezione dei dati, garantire privacy e sicurezza è fondamentale. Pertanto, pur rendendo i dati accessibili, è essenziale disporre di solide misure di governance e sicurezza dei dati. 

Il nostro corso Introduction to Data Privacy si concentra nel fornire una solida base di principi di privacy e nel metterli in relazione con altri concetti critici all'interno dell'ecosistema dei dati interconnessi.

In generale, costruire una strategia di data monetization richiede investimenti considerevoli in talenti e tecnologia e un impegno strategico di lungo periodo che a molte aziende manca. 

Una lezione importante per le aziende è che costruire una solida cultura dei dati è la chiave del successo. La cultura dei dati si riferisce a un ambiente organizzativo in cui i dati non solo sono valorizzati, ma sono anche facilmente accessibili e usati con costanza per guidare i processi decisionali. È una cultura in cui la data literacy è diffusa e gli insight data-driven sono la norma, non l'eccezione, come afferma Sudaman Thoppan Mohanchandralal:

Se vuoi prepararti alla rivoluzione della cultura dei dati nella tua azienda, DataCamp può aiutarti. DataCamp For Business è una soluzione appositamente progettata per soddisfare le esigenze delle aziende che vogliono ottenere il massimo dai dati. 

Con DataCamp for Business, puoi aspettarti quanto segue:

• Una piattaforma di apprendimento leader di settore, scelta dall'80% delle aziende Fortune 1000, tra cui Google, Microsoft, Uber ed eBay.
• Un curriculum di data science di livello mondiale progettato da esperti del settore, che include corsi su Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau e Data Literacy.
• Percorsi di apprendimento flessibili personalizzabili in base alle esigenze della tua organizzazione.
• Ambiente di apprendimento interattivo con esercizi pratici e casi d'uso reali.
• Lezioni brevi per un'efficace memorizzazione delle conoscenze.
• Valutazioni di apprendimento precise che ti permettono di individuare e monitorare su larga scala i punti di forza e i gap di competenze della tua azienda.
• Accesso a certificazioni in ambito dati riconosciute dal settore per colmare il divario tra formazione e lavoro.
• Capacità di integrazione senza soluzione di continuità con i principali provider SSO e LMS 
• Assistenza Customer Success per fornire risorse e guida su tutto, dalle best practice di adozione alle integrazioni SSO e LMS

Il futuro della Data Monetization

La data monetization si sta evolvendo rapidamente. Nuove tecnologie emergono continuamente nel panorama data & AI, offrendo possibilità inedite per le aziende di migliorare le proprie strategie di monetizzazione, dirette o indirette. In questo contesto, AI e machine learning restano le tecnologie più promettenti per sviluppare strumenti predittivi ottimizzati.

Un'altra tendenza importante è l'AI generativa. Sulla scia dell'ascesa di strumenti come ChatGTP e Google Gemini, si aprono nuove modalità per creare flussi di ricavo. L'AI generativa è una tecnologia nascente. Pertanto, è il momento per le aziende di essere innovative.

Tuttavia, come già accennato, costruire modelli di AI potenti è costoso, e le imprese dovrebbero fare il passo solo quando hanno una strategia chiara su come implementare questa tecnologia. Se vuoi saperne di più su come monetizzare l'AI, dai un'occhiata al nostro corso Monetizing Artificial Intelligence.

Si tratta di strumenti potenti che richiedono team con competenze in data literacy per essere utilizzati. Di conseguenza, investire nella cultura dei dati è più importante che mai per le aziende che vogliono sfruttare il potenziale di dati e AI.

Conclusione

Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto. Implementare strategie di data monetization è fondamentale per le aziende che vogliono trovare nuovi flussi di reddito e prosperare nel panorama, altamente competitivo, dei dati e dell'AI. 

La data literacy è una componente fondamentale di una monetizzazione dei dati di successo. Costruirla nella tua organizzazione porterà a risultati migliori per il tuo business e per i tuoi clienti e darà ai dipendenti la possibilità di generare più valore nelle loro responsabilità quotidiane. 

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